Nutzen Sie KI, um Ihre Testsuite zu verdoppeln und so einen höheren ROI zu erzielen

Erreicht Ihr Web-UI-Test die wiederholbare und wartbare Testautomatisierung, die Sie benötigen, um die Funktionalität der Anwendung effizient zu validieren?

Da Anwendungen mit zugrunde liegenden Microservices und integrierten Architekturen immer komplexer werden, müssen sich Teststrategien an einen Lean-UI-Ansatz anpassen und API-Tests integrieren, um die Funktionalität der Anwendung effizienter und gründlicher zu testen. Durch die Kombination mit KI-gestützter Testautomatisierung können QA-Teams ihre Testsuiten einfach und schnell verdoppeln und den Test-ROI steigern.

Sehen Sie sich diese Sitzung an, um mehr über Folgendes zu erfahren:

• Warum Unternehmen Lean-UI-Testprinzipien übernehmen, um Regressionstests zu skalieren.
• So steigern Sie den Test-ROI, indem Sie über das Web-UI-Testen hinausgehen.
• So nutzen Sie KI, um schnell API-Testsuiten aus vorhandenen Web-UI-Tests zu erstellen.

Die Grenzen des Web-UI-Tests

Obwohl Web-UI-Tests zur Validierung der Benutzererfahrung und der Cross-Browser-Kompatibilität sinnvoll sind, bringen sie auch einige Nachteile mit sich:

• Schuppigkeit und Pflege: UI-Tests sind bekanntermaßen instabil und schwer zu warten, insbesondere bei häufigen UI-Änderungen in der frühen Entwicklungsphase. Dies führt zu einem hohen Wartungsaufwand für die Teams.
• Langsame Ausführung: Browser sind ressourcenintensiv und UI-Aktionen sind sequenziell. Das bedeutet, dass Tests lange dauern, was sich auf die Feedbackschleifen für die Entwicklung auswirkt.
• Schwierige Ursachenanalyse: Die Diagnose von Fehlern in UI-Tests ist komplex. Es ist schwer festzustellen, ob das Problem im Front-End-Code, in den Back-End-APIs oder anderswo liegt.
• Zunehmende Komplexität: Moderne Anwendungen mit Microservices und komplexen Architekturen erfordern komplexere UI-Tests, was mehr Zeit für die Einrichtung und laufende Wartung in Anspruch nimmt und die Skalierbarkeit beeinträchtigt.

Diese Einschränkungen wirken sich direkt auf die wichtigsten Treiber der Testautomatisierung aus: Geschwindigkeit, Qualität, Risikominderung und Kosten.

Der Aufstieg des API-Tests und der Testpyramide

Da sich Anwendungen mit Microservices und Experience-APIs (den APIs, auf denen Ihre Benutzeroberflächen basieren) weiterentwickeln, müssen sich die Teststrategien anpassen. Das Konzept eines schlanken UI-Testansatzes legt den Schwerpunkt auf API-Tests zur funktionalen Validierung und orientiert sich dabei an der Testpyramide.

Die Testpyramide schlägt eine Grundlage aus Unit- und API-Tests vor, die effizienter, leichter automatisierbar und schneller bei der Fehlerdiagnose sind. UI- und manuelle Tests sind zwar wertvoll, sollten aber mit mehr Bedacht eingesetzt werden.

Viele Teams müssen jedoch mit einer „Eistüte“- oder „Kelch“-Form rechnen, was bedeutet, dass mehr UI-Tests als API- oder Unit-Tests durchgeführt werden. Hier bieten API-Tests, insbesondere für Experience-APIs, erhebliche Chancen.

Die zentralen Thesen:

• Steigerung der Effizienz API-Tests sind widerstandsfähiger gegenüber Änderungen als UI-Tests, wodurch der Wartungsaufwand reduziert und die Automatisierung stabilisiert wird.
• Schnelleres Feedback: API-Tests laufen viel schneller als UI-Tests, beschleunigen Regressionstests und liefern den Entwicklungsteams schnelleres Feedback.
• Einfachere Diagnose: Fehler in API-Tests sind im Vergleich zu UI-Tests leichter zu diagnostizieren.
• Reduzierte Kosten: Früheres Feedback und schnellere Abhilfemaßnahmen senken die Kosten für die Behebung von Mängeln.
• Skalierbarkeit: Durch die Umstellung auf API-Tests lässt sich die Testautomatisierung einfacher skalieren, ohne dass der typische Wartungsaufwand für UI-Tests entsteht.

UI-Tests mit KI in API-Tests umwandeln

Missverständnisse über API-Tests, wie etwa deren Schwierigkeit oder unklare Zuständigkeiten, können ein Hindernis darstellen. Hier kommen KI und maschinelles Lernen ins Spiel.

Die Lösungen von Parasoft können bestehende Web-UI-Tests automatisch in API-Szenariotests umwandeln , unabhängig vom verwendeten Framework (wie Selenium, Cypress oder Playwright). Dies wird erreicht, indem der Netzwerkverkehr während der UI-Testausführung erfasst und mithilfe von KI ein Modell zustandsbehafteter Daten erstellt wird. Dieses Modell wird parametrisiert, um die durch den UI-Ablauf definierte Geschäftslogik präzise auszuführen.

Funktionsweise des Produkts

1. UI-Tests aufzeichnen: Führen Sie Ihre vorhandenen Web-UI-Tests aus.
2. Netzwerkverkehr erfassen: Das System zeichnet die von der Benutzeroberfläche getätigten API-Aufrufe auf.
3. KI-Analyse: KI analysiert den Datenverkehr, um dynamische Daten (wie Bestellnummern) zu identifizieren und zu parametrisieren und basierend auf beobachteten Datenänderungen Behauptungen vorzuschlagen.
4. API-Tests generieren: Die KI generiert API-Tests, die die Funktionalität der UI-Tests replizieren, aber auf der API-Ebene ausgeführt werden.

Dieser Prozess ermöglicht es QA-Teams, ihre Test-Suites schnell zu verdoppeln, indem sie ihre vorhandenen UI-Testinvestitionen wiederverwenden.

Vorteile von KI-generierten API-Tests:

• Geschwindigkeit: Tests werden deutlich schneller ausgeführt (z. B. 33 Sekunden für die Benutzeroberfläche gegenüber 1 Sekunde für die API).
• Stabilität: API-Tests neigen weniger dazu, durch UI-Änderungen unterbrochen zu werden.
• Wartbarkeit: Geringerer Wartungsaufwand im Vergleich zu UI-Tests.
• Datengesteuertes Testen: Durchlaufen Sie problemlos verschiedene Datenbedingungen für umfassende Tests.
• Shift-Left-Sicherheit und -Leistung: Verwenden Sie funktionale API-Tests für Penetrations-, Belastungs- und Leistungstests bereits zu Beginn des Entwicklungszyklus erneut.

Fazit

UI-Tests sind zwar weiterhin wertvoll, doch sich bei modernen, komplexen Anwendungen ausschließlich darauf zur funktionalen Validierung zu verlassen, ist nicht nachhaltig. Durch die Einführung einer schlanken UI-Teststrategie und die Verlagerung des Fokus auf API-Tests, insbesondere für Experience APIs, können Unternehmen eine skalierbarere, wartungsfreundlichere und effizientere Testautomatisierungsstrategie erreichen. KI-gestützte Lösungen erleichtern diesen Übergang und ermöglichen es Teams, ihre Testsuiten zu verdoppeln, die Qualität zu verbessern, Kosten zu senken und die Bereitstellung zu beschleunigen.

API-Tests, einschließlich Experience-APIs, bieten einen höheren ROI als reine UI-Tests. Sie bieten einen skalierbaren und wartungsfreundlichen Ansatz, der Qualität sicherstellt und die Testgenauigkeit erhöht. Für Teams, die stark in Web-UI-Tests investieren, bietet KI einen einfachen Weg, vorhandene Skripte wiederzuverwenden und ergänzende API-Szenariotests zu erstellen, wodurch der ROI der Teststrategie maximiert wird.